无人机航拍视频的车辆检测与跟踪

发布时间：2020-03-24 01:12

【摘要】：随着汽车保有量的不断增加,交通拥堵日益严重,交通事故频发,为了解决这些交通难题,缓解交通压力,智能交通系统应运而生。车辆的检测和跟踪技术是智能交通系统的前提和基础,已经成为研究的重点之一。目前,智能交通系统大多使用传统的固定摄像头采集交通数据,但固定摄像头安装成本较高,拍摄角度不可随时调整,灵活性差。同时,在隧道、偏远山区这类没有摄像头的地区、地震火灾等应急疏散撤离场景中,传统的固定摄像头就没办法获得及时的交通数据。相比于传统固定摄像头的交通数据采集方式,无人机航拍具有灵活性高、覆盖范围广、成本较低、使用方便等优点。因此,本文使用无人机航拍的方式替代传统的固定摄像头进行交通信息采集,研究无人机航拍视频中的车辆检测与跟踪方法。首先,针对无人机航拍视频的运动偏转问题,本文提出了一种基于SURF的无人机图像配准算法。实验证明,图像的平均配准率达到90%。其次,提出了一种基于Faster-RCNN的无人机航拍视频中的车辆检测深度学习算法,分别采用76、86、96m不同高度,双向路口、三叉路口、十字路口、环岛不同路口进行实验。实验结果表明,高度的变化,路口的变换不影响该算法的有效性。最后,基于车辆检测结果,提出了基于Kalman滤波的无人机车辆跟踪算法。实验结果表明,不同的高度,不同的路口的无人机视频,该算法都表现出良好的跟踪效果。
【图文】：

机动车保有量,保有量

华北电力大学硕上学位论文逡逑第１章绪论逡逑题研究背景和意义逡逑随国民经济的快速发展，全国各地居民对汽车的需求量越来越大，汽车的保有量逐年递增。根据公安部交管局的数据显示，截止２０１７国的机动车保有量初次冲破３亿人关，其中汽车保有量逾越２亿；人数超３．６４亿人，其中汽车驾驶人数达３．２亿人次。近五年（２０１２－２０保有量的情况如图Ｍ所示：逡逑＇：９＇

序列,智能交通系统

选择更为安全又快捷的方式去往目的地。与此同时，智能交通系统的工逡逑作人员能够根据得到的车辆、司机和道路的实时信息来调整交通的调度措施，逡逑尽可能的最大化交通资源的利用率。丨ＴＳ的具体内容如图１－２所示：逡逑交通控邋＜逦＞邋交通安全＾＾逡逑＾邋制系统邋Ｕ邋系统逡逑信息系统＜￣＞车辆运行邋＜＝＞邋道路引导系统逡逑图１－２智能交通系统逡逑车辆检测和跟踪系统作为智能交通系统中最基础也是最关键的部分，因此，逡逑对车辆的检测和跟踪进行深入的研究是非常有必要和有意义的。车辆检测的目逡逑的是通过分析检测区域内是否含有车辆，并将场景内的车辆用包围盒框出，可逡逑以通过车辆检测获得车流量等信息，为车辆的跟踪提供基础［３］。车辆跟踪是对逡逑场景内的图片序列处理分析，计算出运动车辆在每一帧图片中的二维坐标信息；逡逑接着，根据车辆的相关特征，把图片序列中连续帧间的相同车辆关联在一起，，逡逑得到每帧图像中车辆的运动参数以及相邻帧图片间运动车辆的对应关系，从而逡逑得到各个运动车辆完整的运动轨迹，即在连续的图片序列中求得运动车辆之间逡逑的对应关系Ｗ。车辆检测与跟踪能为视频的理解和分析提供重要的基础运动信逡逑息和数据
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U495;TP391.41

【参考文献】